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★在最熟悉的作業系統、IDE中，用Tensorflow開發深度學習專案★☆使用Tensorflow.NET在Visual Studio下完成AI開發☆坊間幾乎所有和AI、深度學習、機器學習有關的書籍或教材，均是以Python及相對的框架進行開發，並且建議架設在Linux上。雖然這個環境非常適合進行AI專案的開發，但對於已經熟悉Visual Studio下.NET架構的大部分Windows開發者來說，如果能使用Tensorflow的強大，再加上早就上手的.NET甚至是C#語言，學習曲線真的就只剩下深度學習，排除了Linux及Python的困難。微軟在.NET平臺上引入機器學習，努力使機器學習技術跨越鴻溝，普及至大多數人手中。微軟的ML.NET旨在實現人工智慧的「民主化」，讓每個人都能使用並受益於人工智慧技術。在.NET生態中，人工智慧領域的SciSharp Stack團隊為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使得.NET開發人員可以使用C#在跨平臺的.NET Standard框架上開發、訓練和部署機器學習模型。他們還打造了TensorFlow.NET這個專屬於.NET開發人員的機器學習平臺，簡化了使用TensorFlow的過程。本書即是針對這個族群的使用者，讓.NET眾多的使用者直接跨入AI的領域，在最親切的環境學習，一定會事半功倍。本書為介紹TensorFlow.NET的詳細指南，共有23章。探討雲端運算、人工智慧、巨量資料和雲端原生應用對生活產生了深遠影響，之後說明機器學習.NET開發者的特點，在.NET生態中，SciSharp Stack的團隊，為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使.NET開發人員可以使用C#開發、訓練和部署機器學習模型。其中的產品就是TensorFlow.NET。書中包括資料型態與張量詳解、Eager Mode詳解、自動求導原理與應用、線性回歸實操、MNIST手寫字元分類邏輯回歸、tf.data資料集建立與前置處理、深度神經網路實踐、AutoGraph機制詳解，以及.NET Keras簡明教學等。最後一部分是生產應用與案例，包含CPU和GPU環境下的TensorFlow.NET應用、工業生產環境應用案例、在C#下使用TensorFlow.NET訓練自己的資料集、視覺影像分類

《中學生最易讀錯寫錯的字》包括：最易讀錯的字、“皚皚”緣何“覬覦”“凱歌”、期期艾艾——絕版的幽默、隘、謚：險要的統讀之路、諳熟：十分熟悉的字為何總讀錯、拗：“拗過去”與“拗不過”、胞、炮：引人矚目的音變浪花、卑、婢、裨：不平等時代的文明符號、逼肖和酷肖：瞧瞧誰更像、擯、屏、摒：讓我怎樣“拋棄”你、庇、愎、痹：用立體戰勝孤獨、“便宜行事”：誰占了誰的“便宜”等內容。

《名院名師解讀系列:素描風》為《名院名師解讀系列》之一，由陳海平、張雷編著。《名院名師解讀系列:素描風》為您介紹繪畫過程中的疑難解答；行之有效的訓練方法；考試要求的風向標。《名院名師解讀系列:素描風》內容包括大師作品賞析、素描真人頭像的基本常識、局部經典剖析等。

本書共8章，從政治哲學的視角，對公民文化做了系統的分析、透視，將公民文化放在社會發展、人的發展的過程中予以深層次的歷史解讀。作者不僅對公民文化及其功能做了一般界定，對公民文化的演變做了較為細緻的梳理，而且對馬克思關於“公民”與“市民”的關係理論也進行了深入開挖。

本書共10章，著重介紹常規國産大型火電機組及一些有發展前景的其它熱力發電機組的基本原理、熱力計算。主要內容包括：熱力發電廠的評價及可持續發展、熱力發電廠的蒸汽參數及其循環、給水回熱系統、給水除氧和發電廠的輔助汽水系統、熱電廠的對外供熱系統、發電廠的原則性和全面性熱力系統及熱力發電廠的運行、發電廠優化運行與調整、新能源及綠色能源簡介等。

日本的死刑控制，嘗試了不同于美國的思路，對中國更具參考意義。本書以日本死刑控制實踐為主題，回顧了日本死刑的演變歷程，梳理了日本現行立法中的死刑罪名、日本優選法院有關死刑適用的重要判例；統計分析了過往11次死刑民意調查，揭示了日本國民對死刑存廢的態度；系統整理了295位死刑囚及其案件信息，呈現了日本死刑適用動向與趨勢；全面審視了司法控制死刑的日本模式，重點考察了死刑基準、裁判員制度、國選辯護制度對日本死刑控制的影響。

本書基於 TensorFlow.NET 框架，詳細介紹了.NET 平臺下深度學習的基礎原理和應用技術，不僅闡述了算法原理，還演示了實踐代碼和運行效果，其中完整示例主要採用的語言為 C#和 F#。全書分為 3 個部分：第一部分介紹了核心 API 的用法和基礎示例，包括數據類型、張量、Eager Mode、自動求導、線性回歸、邏輯回歸、tf.data、深度神經網絡和 AutoGraph 機制，讀者可以通過學習這一部分內容快速入門；第二部分重點演示了.NET Keras 的用法，包括模型、網絡層、常用 API、模型搭建和模型訓練，讀者可以由此掌握主流的深度學習方法；第三部分主要是生產應用和案例實操，包括 GPU 環境搭建、自定義數據集訓練、圖像分類、目標檢測、遷移學習、自然語言處理、生成對抗網絡和 F#應用案例，每個案例均有完整的代碼。本書涵蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、生產技術人員和研究人員，適合具備.NET 編程基礎，希望通過.NET 技術開發深度學習應用的讀者閱讀。